Vận dụng mô hình CAPM trong đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE

LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, dưới sự hướng
dẫn khoa học của TS.Võ Thị Thúy Anh.
Các số liệu của luận văn có nguồn gốc rõ ràng, kết quả nêu trong luận
văn là hoàn toàn trung thực, chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công
trình nào khác./.

Tác giả luận văn

Lê Thị Thanh


MỤC LỤC

MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1
Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ
THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC BẰNG MÔ HÌNH CAPM ... 5
1.1. RỦI RO TRONG ĐẦU TƯ CHỨNG KHOÁN............................................. 5
1.1.1. Khái niệm rủi ro ................................................................................... 5
1.1.2. Phân loại rủi ro ..................................................................................... 5
1.1.3. Đo lường rủi ro ..................................................................................... 7
1.2. RỦI RO HỆ THỐNG .................................................................................... 9
1.2.1. Các nhân tố của rủi ro hệ thống .......................................................... 9
1.2.2. Hệ số Beta và ý nghĩa của nó.............................................................. 11
1.3. MÔ HÌNH ĐỊNH GIÁ TÀI SẢN VỐN (CAPM) ........................................ 12
1.3.1. Các giả định của mô hình ................................................................... 12
1.3.2. Hàm ý của các giả định ...................................................................... 13
1.3.3. Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe-Lintner ............................... 14
1.3.4. Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black ............................... 14
1.4. PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM ...... 16
1.4.1. Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) ......................... 16

1.4.2. Phương pháp ước lượng Mô-men tổng quát (GMM) ....................... 23
1.5. RỦI RO HỆ THỐNG CỦA NGÀNH DƯỢC .............................................. 25
1.5.1. Đặc điểm ngành dược ......................................................................... 25
1.5.2. Tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến ngành dược.............. 27
1.6. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI ........ 29
1.6.1. Các nghiên cứu có liên quan trên thế giới ......................................... 29
1.6.2. Các nghiên cứu có liên quan tại Việt Nam ........................................ 30
1.7. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU ..................................................................... 32


Chương 2. RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC
TRÊN HOSE TRONG GIAI ĐOẠN 2010-2011 ................................................ 35
2.1. KHÁI QUÁT VỀ SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ
CHÍ MINH (HOSE) .......................................................................................... 35
2.1.1. Lịch sử hình thành ............................................................................. 35
2.1.2. Quá trình phát triển ........................................................................... 36
2.1.3. Rủi ro hệ thống trên HOSE giai đoạn 2010-2011.............................. 40
2.2. RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC NIÊM YẾT
TRÊN HOSE TRONG GIAI ĐOẠN 2010-2011................................................ 42
2.2.1. Khái quát ngành dược Việt Nam ....................................................... 42
2.2.2. Sơ lược về các cổ phiếu ngành dược niêm yết trên HOSE ............... 47
2.2.3. Tình hình biến động giá cổ phiếu ngành dược ................................. 49
2.2.4. Tác động của các nhân tố rủi ro hệ thống đến giá cổ phiếu ngành
dược.. ............................................................................................................ 50
2.3. KHẢ NĂNG VẬN DỤNG MÔ HÌNH CAPM ĐỂ ĐO LƯỜNG RỦI RO HỆ
THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC NIÊM YẾT TRÊN HOSE....... 56
Chương 3. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ BETA CỦA CÁC CỔ PHIẾU
NGÀNH DƯỢC VÀ KHUYẾN CÁO ĐỐI VỚI NHÀ ĐẦU TƯ ....................... 58
3.1. MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP THU THẬP, XỬ LÝ DỮ LIỆU .. 58
3.1.1. Thu thập, xử lý dữ liệu ....................................................................... 58

3.1.2. Thống kê mô tả dữ liệu....................................................................... 59
3.2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH QUY LUẬT PHÂN PHỐI CỦA TỶ SUẤT LỢI
TỨC... ............................................................................................................... 62
3.3. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH CAPM ............................................... 64
3.3.1. Kết quả kiểm định mô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner ...... 64
3.3.2. Kết quả kiểm định mô hình CAPM phiên bản Black ...................... 65
3.4. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH CAPM ............................................. 66
3.4.1. Kết quả ước lượng bằng phương pháp FILM................................... 66
3.4.2. Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM .................................. 68


3.5. CÁC KHUYẾN CÁO RÚT RA TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỐI VỚI
NHÀ ĐẦU TƯ .................................................................................................. 70
KẾT LUẬN .......................................................................................................... 75
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................... A


-i-

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
CAPM

Capital Asset Pricing Model, Mô hình định giá tài sản vốn

CAR

Capital Adequacy Ratio, Tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu

EPS

Earning Per Share,Thu nhập trên cổ phần

FIML

Full Information Maximum Likelihood, Phương pháp ước lượng
thích hợp cực đại

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội

GMM

General Momem method, Phương pháp Mô-ment tổng quát

GMP

Good manufacturing Practice, thực hành tốt sản xuất thuốc

GSP

Good Storage Practices, thực hành tốt bảo quản thuốc

LSCK

Lãi suất chiết khấu

NĐT

Nhà đầu tư

OLS

Ordinal Least Square, bình phương bé nhất thông thường

P/E

Chỉ số giá trên thu nhập

SGDCK

Sở Giao dịch chứng khoán

TPHCM

Thành phố Hồ Chí Minh

TSLT

Tỷ suất lợi tức

TTCK

Thị trường chứng khoán

TTGDCK

Trung Tâm Giao dịch chứng khoán

UBCK

Uỷ ban chứng khoán

VNĐ

Đồng Việt Nam

VN-Index

Chỉ số giá cổ phiếu tại SGDCK TP.HCM


-ii-

DANH MỤC CÁC BẢNG

Số hiệu bảng

Tên bảng

Trang

2.1

Quy mô niêm yết tại HOSE
Giá trị vốn hóa của 10 công ty niêm yết lớn nhất trên
HOSE
Quy mô giao dịch tại HOSE qua các năm
Danh sách các công ty ngành dược niêm yết trên
HOSE

Các chỉ số cơ bản của ngành dược niêm yết trên HOSE
Các chỉ số cơ bản về giá cổ phiếu ngành dược niêm
yết trên HOSE giai đoạn 2010-2011
Thống kê mô tả TSLT của các cổ phiếu và Vn-Index
Kiểm định việc tuân thủ qui luật phân phối chuẩn của
chuỗi TSLT
Thống kê kết quả kiểm định của mô hình CAPM phiên
bản Sharpe-Lintner
Thống kê kết quả kiểm định của mô hình CAPM phiên
bản Black
Thống kê giá trị ước lượng hệ số β của mô hình
CAPM bằng phương pháp FILM
Thống kê giá trị ước lượng hệ số β của mô hình
CAPM bằng phương pháp GMM

36

2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6

37

38
47
48
50
59
63
65
66
66
68


-iii-

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Số hiệu
hình vẽ
1.1

Tên hình vẽ

Trang

Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống

6

1.2

Danh mục thị trường và danh mục Beta 0 đồng hành

15

2.1

Số lượng cổ phiếu niêm yết tại HOSE qua các năm

36

2.2

VN-Index qua các năm

39

2.3

Diễn biễn VN-Index giai đoạn 2010-2011

41

2.4

Sự biến động TSLT trên VN-Index giai đoạn 2010-2011
Tình hình biến động giá các cổ phiếu ngành dược niêm yết
trên HOSE giai đoạn 2010-2011
Diễn biến giá một số cổ phiếu ngành dược và tỷ giá giai
đoạn 2010-2011
Diễn biến giá một số cổ phiếu ngành dược và lãi suất chiết
khấu giai đoạn 2010-2011

Diễn biến giá một số cổ phiếu ngành dược và lạm phát giai
đoạn 2010-2011
Biến động TSLT trên chỉ số VN- Index giai đoạn nghiên
cứu
Biến động TSLT của 07 cổ phiếu ngành dược giai đoạn
nghiên cứu
Biến động TSLT của 07 cổ phiếu ngành dược và VNIndex giai đoạn nghiên cứu
Giá trị ước lượng Beta của các cổ phiếu ngành dược bằng
phương pháp FILM
Giá trị ước lượng Beta của các cổ phiếu ngành dược bằng
phương pháp GMM

42

2.5
2.6
2.7
2.8
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5

49
51
52
54
60
60

61
67
69


-1-

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài
Sau hơn 10 năm đi vào hoạt động, thực trạng hiện nay là trên Thị trường
chứng khoán Việt Nam đa số các nhà đầu tư vẫn còn thực hiện quyết định đầu tư
một cách cảm tính và dường như vẫn chưa nhận biết hết các rủi ro mà mình phải
gánh chịu.Có một số ít trong các nhà đầu tư cũng đã ý thức được việc tìm thông tin
trong và ngoài sàn để có những quyết định đúng đắn thay vì đi theo xu hướng biến
động giá trong ngắn hạn hoặc đi theo đám đông, nhưng cũng chỉ chủ yếu quan tâm
đến thông tinlợi nhuận của công ty, chỉ số P/E của cổ phiếu, … hơn là phân tích rủi
ro và tỷ suất lợi tức. Nguyên nhân có thể là do thị trường chứng khoán Việt Nam
còn quá non trẻ so với các thị trường chứng khoán khác trên thế giới, cho nên
những kỹ thuật phân tích cao cấp vẫn chưa được tiếp cận nhiều. Việt Nam vẫn chưa
có một tổ chức chính thức nào chuyên thực hiện việc định mức tính nhiệm các
doanh nghiệp, hay tính toán hệ số beta cho các nhà đầu tư ngoài thông tin trên trang
webcủa các công ty chứng khoán nhưng nguồn này cũng chủ yếu để tham khảo.
Đặc biệt trong thời gian vừa qua thị trường chung sụt giảm. Tính đến cuối
năm 2011, chỉ số VN Index giảm hơn 25% so với cuối năm 2010, nhóm các cổ
phiếu tài chính, bất động sản... giảm giá mạnh. Trong khi đó, một số nhà phân tích
tài chính vẫn nhận định cổ phiếu dược phẩm như là cổ phiếu “phòng vệ” an toàn
trước những biến động chung của thị trường, ngành dược không phù hợp với nhà
đầu tư lướt sóng ngắn hạn, mà phù hợp hơn đối với nhà đầu tư trung và dài hạn.Các
nhà đầu tư thì lựa chọn cổ phiếu ngành dược với nhận định như là một nhóm ngành

phòng thủ do đầu ra rất ổn định và tăng trưởng bền vững.
Do vậy, việc nghiên cứu vận dụng mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) để
đo lường rủi ro hệ thống các cổ phiếu ngành dược trên Thị trường chứng khoán Việt
Nam trong giai đoạn hiện nay là một việc hết sức quan trọng và cấp thiết. Với đề tài
nghiên cứu này, tôi hy vọng kết quả của nó sẽ giúp cho các nhà đầu tư trên trường
chứng khoán Việt Nam cũng như các nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu ngành dược có


-2-

thêm cơ sở trong việc nhận định rủi ro và lợi nhuận, các xu hướng biến động của thị
trường, hiểu rõ bản chất của các tỷ suất sinh lợi, giá trị thực của tài sản và hỗ trợ ra
quyết định.
2. Mục đích nghiên cứu
- Hệ thống hoá vấn đề lý luận cơ bản liên quan đến rủi ro hệ thống.
- Tổng hợp các kiến thức lý luận về mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) và
đo lường rủi ro hệ thống bằng mô hình CAPM.
- Vận dụng mô hình CAPM để đo lường rủi ro hệ thống của các cổ phiếu
ngành dược niêm yết trên Sở Giao Dịch Chứng Khoán Thành Phố Hồ Chí Minh
(HOSE).
- Dựa vào kết quả nghiên cứu đưa ra những khuyến nghị đối với các nhà đầu
tư.
3. Câu hỏi nghiên cứu
(1) - Nên áp dụng phương pháp ước lượng và kiểm định nào để ước lượng hệ
số Beta của cổ phiếu ngành dược và kiểm định tính hiệu lực của mô hình CAPM?
(2) - Mô hình CAPM có sử dụng được để đo lường rủi ro hệ thống của cổ
phiếu ngành dược không?
(3) - Rủi ro hệ thống của ngành dược cao hay thấp?
(4) - Khi đầu tư vào cổ phiếu ngành dược, nhà đầu tư cần lưu ý những vấn đề
gì?

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Đề tài tập trung vào việc vận dụng và kiểm định mô
hình định giá tài sản vốn (CAPM) cho các cổ phiếu ngành dược được niêm yết tại
Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) của Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung xác định hệ số Beta của các cổ phiếu
ngành dược phẩm với danh mục thị trường là chỉ số VN Index.
Nghiêncứudựatrênmẫudữliệuquansát từ ngày 01/7/2010 đến ngày 31/12/2011
của 08 công ty thuộc ngành dược niêm yết trên thị trường chứng khoán HOSE và
chỉ số VN Index.


-3-

5. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng các phương pháp thống kê; phương pháp phân tích và tổng
hợp; phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML) và Mô-men tổng quát
(GMM); mô hình CAPM và CAPM beta-zero.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Một là hệ thống hoá vấn đề lý luận cơ bản liên quan đến rủi ro hệ thống và
mô hình CAPM, các phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM;
Hai là khái quát về rủi ro, thực trạng đo lường và phân tích rủi ro hệ thống tại
thị trường chứng khoán Việt Nam;
Ba là ước lượng hệ số Beta cho một số cổ phiếu ngành dược để người đầu tư
có thể sử dụng xác định giá trị các cổ phiếu khi thực hiện đầu tư, tạo cơ sở ban đầu
cho quá trình đầu tư của những người đầu tư lý trí.
7. Cấu trúc của luận văn
Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn gồm có 3 chương chính:
Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về đo lường rủi ro hệ thống của các cổ
phiếu ngành dược bằng mô hình CAPM
Trong chương này, đề tài tập trung:

Tổng hợp các lý luận có liên quan đến rủi ro hệ thống và mô hình định giá tài
sản vốn;
Hệ số Beta và đo lường rủi ro hệ thống;
Khái quát về ngành dược và đặc điểm của ngành dược;
Giới thiệu phương pháp Ước lượng thích hợp cực đại (FIML) và phương
pháp Mô-men tổng quát (GMM) để ước lượng và kiểm định mô hình CAPM, mô
hình CAPM Beta zero;
Tổng hợp các nghiên cứu có liên quan.
Chương 2: Rủi ro hệ thống của các cổ phiếu ngành dược trên HOSE trong
giai đoạn 2010-2011
Trong chương này, đề tài đề cập đến:
Khái quát về Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE);


-4-

Tổng quan ngành dược Việt Nam;
Phân tích rủi ro hệ thống ngành dược trong giai đoạn 2010-2011.
Chương 3: Kết quả ước lượng hệ số Beta của cổ phiếu ngành dược niêm yết
trên HOSE và các khuyến cáo đối với nhà đầu tư
Trên cơ sở của các chương trước, chương 3 đề tài tập trung vào việc kiểm
định và ước lượng mô hình CAPM đối với các chứng khoán ngành dược niêm yết
trên HOSE.
Dựa vào kết ước lượng đưa ra những khuyến nghị đối với các nhà đầu tư trên
thị trường.


-5-

Chương 1.CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ ĐO LƯỜNG

RỦI RO HỆ THỐNG CỦA CÁC CỔ PHIẾU NGÀNH DƯỢC
BẰNG MÔ HÌNH CAPM
1.1. Rủi ro trong đầu tư chứng khoán
1.1.1. Khái niệm rủi ro
Rủi ro là sự biến động tiềm ẩn ở những kết quả hay là những điều không
chắc chắn của những kết quả trong tương lai hoặc được coi là những sự cố xảy ra
có kết quả sai khác giá trị kỳ vọng.
Rủi ro trong đầu tư chứng khoán được định nghĩa là sự không chắc chắn của
thu nhập, là sự biến động thất thường về mức sinh lợi của nhà đầu tư (NĐT).
1.1.2. Phân loại rủi ro
Trên thị trường chứng khoán (TTCK) các NĐT cần nhận dạng đầy đủ các
loại rủi ro để có biện pháp phòng ngừa hợp lý, nhằm giảm tổn thất ở mức thấp nhất
có thể, có hai loại rủi ro chính:
1.1.2.1 Rủi ro phi hệ thống
Rủi ro phi hệ thống (Nonsystematic Risks) là những rủi ro chỉ tác động đến
một ngành hay tới một công ty hoặc một số chứng khoán.
Rủi ro phi hệ phống bắt nguồn từ những thay đổi trong các yếu tố nội tại
(yếu tố thuộc về riêng bản thân công ty) như biến động về lực lượng lao động,
năng lực quản trị, thị hiếu tiêu dùng, mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính …. Ngoài
ra còn thể tính đến trường hợp các công ty niêm yết cố ý vi phạm các quy định về
ngăn ngừa các giao dịch không công bằng hay công bố những thông tin không đầy
đủ, không chính xác, gây hiểu lầm cho NĐT.
Vì vậy, rủi ro phi hệ thống còn gọi là rủi ro riêng hay là rủi ro phân tán
được, là một phần rủi ro đầu tư mà NĐT có thể loại bỏ được nếu nắm giữ một danh
mục đầu tư đủ lớn từ vài chục đến vài trăm chứng khoán.


-6-

1.1.2.2 Rủi ro hệ thống

Rủi ro hệ thống (Systematic risks) là rủi ro có ảnh hưởng rộng rãi đến toàn
bộ thị trường và tất cả các loại chứng khoán.
Rủi ro hệ thống bắt nguồn từ những thay đổi trong các yếu tố vĩ mô nói
chung, các yếu tố bên ngoài của một ngành hay của một doanh nghiệp gây ra như
thay đổi về kinh tế, chính trị .....và các yếu tố bất trắc khác nằm ngoài dự đoán,
phòng ngừa của con người như thiên tai, dịch bệnh, chiến tranh....mang lại.
Vì vậy, rủi ro này không phân tán được khi đa dạng hóa đầu tư cho dù NĐT
có nắm giữ một danh mục tối ưu.
1.1.2.3 Mối quan hệ giữa các loại rủi ro
Rủi ro tổng thể của một tài sản gồm hai rủi ro thành phần cơ bản. Đó là rủi ro
hệ thống và rủi ro phi hệ thống. Mối quan hệ giữa các loại rủi ro được biểu diễn qua
đồ thị sau:
Độ lệch chuẩn (σ)
Rủi ro toàn bộ
Rủi ro phi hệ thống

Rủi ro hệ thống
Số lượng chứng khoán (n)
Hình 1.1: Rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống
Để giảm thiểu rủi ro phi hệ thống, NĐT thường đa dạng hoá danh mục của
mình còn rủi ro hệ thống không phân tán được khi đa dạng hóa đầu tư cho dù NĐT
có nắm giữ một danh mục tối ưu. “Nhìn vào đồ thị trên, nếu số lượng chứng khoán
trong rỗ đầu tư (n) tăng lên, tức là đa dạng hóa đầu tư tối đa thì rủi ro phi hệ thống
(rủi ro riêng) sẽ bị triệt tiêu. Khi đó, đường rủi ro tổng thể sẽ tiệm cận đường rủi ro
hệ thống. Vì vậy, không có đầu tư nào là không có rủi ro, rủi ro thấp nhất là rủi ro
của nền kinh tế, tức rủi ro hệ thống. Điều này dẫn đến một kết luận quan trọng sau:


-7-

rủi ro của một danh mục được đa dạng hóa tốt phụ thuộc vào rủi ro có hệ thống của
các chứng khoán trong danh mục”[12].
1.1.3. Đo lường rủi ro
Để đo lường rủi ro người ta thường sử dụng hai phương pháp là phương
pháp đồ thị và phương pháp xác định độ lệch chuẩn.
Phương pháp đồ thị cho cảm nhận trực quan về mức độ rủi ro thông qua
hình ảnh biến động của các kết quả.
Phương pháp xác định độ lệch chuẩn nhằm lượng hóa mức độ rủi ro bằng
một con số cụ thể. Bằng cách giả định tỷ suất lợi tức (TSLT) là một đại lượng ngẫu
nhiên được phân phối theo một qui luật phân phối xác suất nào đó, do vậy nó có
đầy đủ các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu nhiên như: kỳ vọng toán, phương
sai, độ lệch chuẩn, giá trị tin chắc nhất, mô men, hệ số bất đối xứng, hệ số nhọn…
người ta đã đo lường rủi ro thông qua các tham số đặc trưng của đại lượng ngẫu
nhiên này đó là phương sai hay độ lệch chuẩn. Nó ước lượng độ phân tán của
TSLT quanh giá trị kỳ vọng. Bởi vậy, một phương sai hay độ lệch chuẩn lớn chứng
tỏ độ phân tán lớn, mà độ phân tán đối với lợi nhuận kỳ vọng lớn điều đó có nghĩa
là một lợi nhuận trong tương lại càng không chắc chắn.
1.1.3.1 Đo lường rủi ro của một tài sản
*Tỷ suất lợi tức của một tài sản:
Với một tài sản A,ta xác định TSLT thời điểm t như sau:
(1.01)
Trong đó RAt: TSLT của tài sản A thời điểm t; PAt và PA,t-1: Giá trị tài sản A
thời điểm t và thời điểm t-1; Divt: Cổ tức (dòng tiền thu nhập) trong suốt thời kỳ từ
t-1 đến t.
*Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của một tài sản:
TSLT kỳ vọng của một tài sản được xác định:
(1.02)
Trong đó E(R): TSLT kỳ vọng của tài sản; Ri: TSLT tại thời điểm thứ i; Pi:

-8-

xác suất xảy ra Ri.
*Phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi tức của một tài sản
Dựa trên cơ sở phân tích các tình huống trong tương lai (liên quan đến xác
suất), phương sai hay độ lệch chuẩn của TSLT của một tài sản được xác định như
sau:
Phương sai của TSLT (σ2):

(1.03)

Độ lệch chuẩn của TSLT (σ):

(1.04)

Dựa vào dữ liệu quá khứ, phương sai của TSLT của một tài sản được xác định
như sau:
(1.05)
Trong đó : TSLT trung bình; n: Số quan sát.
1.1.3.2 Đo lường rủi ro của danh mục đầu tư
* Tỷ suất lợi tức kỳ vọng của danh mục đầu tư:
(1.06)
Trong đó Wi là tỷ trọng tài sản thứ i trong danh mục;

; E(Ri) là

TSLT kỳ vọng của tài sản thứ i.
* Phương sai (độ lệch chuẩn) của tỷ suất lợi tức danh mục đầu tư
Hiệp phương sai của hai TSLT của hai tài sản A và B là Cov(rA,rB), ký hiệu
σAB, được định nghĩa:

σAB = E(RARB) – E(RA)E(RB)

(1.07)

Hệ số tương quan của hai TSLT đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa
TSLT của hai tài sản A và B, ký hiệu

, được xác định:
(1.08)

Hệ số tương quan có tính chất: -1≤ρAB≤+1. Nếu ρAB càng gần 0 thì ta gọi là
tương quan lỏng lẻo, còn nếu ρAB càng gần ± 1 thì có sự tương quan chặt. Nếu hai
tài sản có TSLT độc lập ρAB= 0. Tuy nhiên, lưu ý rằng điều ngược lại không đúng,
tức là nếu hai TSLT của hai tài sản có hệ số tương quan bằng 0 thì chưa chắc chúng


-9-

là độc lập.
Khi đó, phương sai của danh mục được xác định:
(1.09)
và độ lệch chuẩn của danh mục:
(1.10)
Trong đó wi: tỷ trọng của tài sản i trong danh mục; σi2: phương sai của TSLT
của tài sản i.
Công thức trên chỉ ra rằng độ lệch chuẩn của TSLT danh mục là một hàm
của trung bình có trọng số các phương sai riêng lẻ (ở đây các tỷ trọng được bình
phương), cộng với hiệp phương sai có trọng số của các tài sản trong danh mục. Độ
lệch chuẩn của danh mục không chỉ bao hàm phương sai của các tài sản đơn lẻ mà
còn bao hàm cả hiệp phương sai đôi một giữa các tài sản trong danh mục. Hơn nữa,

nó còn chỉ ra rằng trong một danh mục đầu tư với một lượng lớn các chứng khoán,
công thức này là bình quân gia quyền của các hiệp phương sai.
1.2. Rủi ro hệ thống
Rủi ro hệ thống là rủi ro xảy ra trên toàn bộ thị trường, xảy ra cùng lúc trên
tất cả các loại chứng khoán. Những thay đổi về kinh tế vĩ mô, chính trị, ... là nguồn
gốc của rủi ro hệ thống. Đây chính là loại rủi ro không thể phân tán.
1.2.1. Các nhân tố của rủi ro hệ thống
1.2.1.1 Môi trường kinh tế vĩ mô trong nước
Những bất ổn của các yếu tố kinh tế vĩ mô luôn luôn là mối đe dọa và tiềm
ẩn những rủi ro lớn, thường xuyên cho TTCK.
Mức lãi suất có lẽ là yếu tố kinh tế vĩ mô quan trọng nhất cần xem xét trong
phân tích đầu tư. Các dự báo về lãi suất ảnh hưởng trực tiếp đến dự báo TSLT trên
TTCK có thu nhập cố định. Nếu bạn kỳ vọng lãi suất sẽ tăng nhiều hơn so với
quan điểm chung, bạn sẽ muốn tránh xa các chứng khoán có thu nhập cố định dài
hạn. Tương tự, sự gia tăng lãi suất có xu hướng là những tin xấu đối với TTCK. Sự
gia tăng lãi suất bất ngờ nói chung gắn liền với sự giảm sút của TTCK.


-10-

Do tác động của lạm phát tới các khoản đầu tư, lợi tức thực tế của chứng
khoán đem lại là kết quả của lợi tức danh nghĩa sau khi khấu trừ đi lạm phát. Cũng
có thể hiểu là nếu chỉ số giá hàng tiêu dùng tăng thì mức thu nhập đối với chứng
khoán cũng đòi hỏi phải tăng lên hay lạm phát cao làm tăng chi phí đầu vào, làm
giảm sức mua trên vốn của nhà đầu tư.
Thâm hụt ngân sách cao, thâm hụt cán cân thương mại lớn gây ra nguy cơ
mất giá, phá giá đồng nội tệ, gia tăng các hàng rào thương mại. Dự trữ ngoại tệ thấp
dễ có nguy cơ gây bất ổn thị trường và hệ số tín nhiệm quốc gia bị đánh giá thấp.
1.2.1.2 Môi trường chính trị (rủi ro từ chính sách)
Những thay đổi chính sách vĩ mô nhiều và thường xuyên đã tạo những ảnh

hưởng mạnh đến TTCK, đây là yếu tố rủi ro rất lớn và thường trực.
Sự thay đổi thường xuyên các luật thuế như thuế thu nhập, thuế tài nguyên,
thuế nhập khẩu,.... gây khó khăn cho việc xây dựng chiến lược kinh doanh của
doanh nghiệp, làm tăng chi phí đầu vào của các doanh nghiệp, làm giảm thu nhập
của nhà đầu tư.
Chính sách lãi suất cao, chính sách về tiền lương tối thiểu tăng, chính sách
bảo vệ môi trường làm gia tăng chi phí của doanh nghiệp, làm giảm giá các loại
chứng khoán.
Chính sách hội nhập kinh tế quốc tế làm tăng mức độ cạnh tranh trên thị
trường.
1.2.1.3 Môi trường kinh tế quốc tế
Các nền kinh tế trên thế giới có liên hệ mật thiết với nhau, vì vậy những bất
ổn từ môi trường kinh tế quốc tế chắc chắn là có ảnh hưởng đến TTCK trong nước.
1.2.1.4 Các nhân tố khác
Bất cập về hành lang pháp lý, đôi khi việc xây dựng các chính sách quản lý,
giám sát TTCK chưa đầy đủ, hình phạt chưa đủ tính răn đe nên dẫn đến các hoạt
động làm giá, gây lũng đoạn thị trường.
Các báo cáo phân tích thị trường của các tổ chức phân tích, đánh giá tín
nhiệm là một công cụ hỗ trợ thông tin đầu tư. Nếu các tổ chức này tiếp cận các


-11-

thông tin không đầy đủ, không chính xác hoặc khả năng phân tích còn hạn chế dễ
dẫn đến các báo cáo phân tích kém chất lượng, không đáng tin cậy sẽ gây rủi ro.
Đôi khi rủi ro còn xuất hiện do thông tin về thị trường không chính xác và
không kịp thời và và các yếu tố bất trắc khác nằm ngoài dự đoán, phòng ngừa được
của con người như thiên tai, dịch bệnh, chiến tranh......
1.2.2. Hệ số Beta và ý nghĩa của nó
Hệ số Beta được hình thành trong quá trình giới tài chính tìm cách lượng hoá

rủi ro nhằm giảm bớt thiệt hại do rủi ro gây ra. Beta (β)của một chứng khoán là hệ
số đo lường độ nhạy giữa TSLT của chứng khoán đó đối với TSLT trên chỉ số thị
trường. Do đó, β được coi như làthước đo rủi ro hệ thống của một chứng khoán
trong tương quan với danh mục thị trường theo công thức sau:
(1.11)
Trong đó Cov(ri,Rm): hiệp phương sai giữa TSLT chứng khoán i và TSLT
của thị trường;σ2m: phương sai của TSLT thị trường.
Độ lệch chuẩn TSLT danh mục thị trường được tính như sau:
(1.12)
Trong đó

: TSLT trung bình của danh mục thị trường; n: số quan sát.

Nếu chứng khoán có β bằng 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di chuyển
cùng bước đi với thị trường; Nếu chứng khoán có β nhỏ hơn 1, có nghĩa là chứng
khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị trường.
β được xác định với đầu vào là các TSLT, mà tỷ suất này được tính toán dựa
trên các mức giá của cổ phiếu theo thời gian. Xét về mặt toán học, β chỉ là một
công cụ đo lường khả năng biến động giá của các cổ phiếu so với sự biến động của
chỉ số thị trường, nhưng nó là một đại diện cho rủi ro của doanh nghiệp. Theo Giả
thuyết thị trường hiệu quả (Efficient Market Hyppothesis – EMH), giá cả cổ phiếu
sẽ phản ánh tất cả mọi hoạt động của doanh nghiệp. Vì vậy, β được dùng để đánh
giá một mức phí rủi ro chuẩn cho các NĐT. Nếu mức phí thực tế của một chứng
khoáncao hơn mức phí chuẩn của chính chứng khoán đó, thì đây là một cơ hội tốt


-12-

để mua vào. Vì lúc này, chứng khoán đang bị định giá thấp hơn giá trị thật của nó.
Và dĩ nhiên, khi thị trường nhận ra sự hớ hênh của mình trong việc định giá chứng

khoán, thì khi đó giá của chứng khoán sẽ được điều chỉnh tăng lên để mức phí rủi
ro trở về mức chuẩn. Và ngược lại, khi mức phí rủi ro thấp hơn mức chuẩn, thì lại
là một cơ hội bán ra trước khi mức giá rơi xuống trở lại.
Đến nay, để tính hệ số β có 2 phương pháp chủ yếu, một là dùng Mô hình
định giá tài sản vốn (CAMP-Capital Asset Pricing Model), hai là dùng Mô hình chỉ
số đơn (SIM-Single Index Model).
Trên thế giới, các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường
hiệu quả. Hệ số β ở các thị trường này là một thước đo hiệu quả của rủi ro hệ
thống. NĐT có thể tự mình tính toán hệ số β bằng các mô hình kinh tế tài chính
hiện đại hay dựa vào các công ty chuyên cung cấp dịch vụ tính toán như
Bloomberg, Baseline, Valueline, … và tìm ra mức phí bù đắp rủi ro tương ứng với
mức rủi ro mà họ có thể chấp nhận.
Theo đánh giá của các nhà nghiên cứu, mặc dù vẫn còn tồn tại một số nhược
điểm nhưng mô hình CAPM vẫn là mô hình đơn giản, khá dễ dàng vận dụng trong
việc xác định hệ số Beta nên được sử dụng khá phổ biến. Hệ số β của mô hình
CAPM đo lường mức độ tương quan giữa rủi ro khi đầu tư vào từng công ty và rủi
ro của toàn thị trường (hoặc danh mục thị trường).
1.3. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
1.3.1. Các giả định của mô hình
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) dựa trên nền tảng là lý thuyết thị
trường vốn. Vì vậy, mô hình CAPM dựa trên các giả định như những giả định của
thị trường vốn:
1. Các nhà đầu tư cá nhân đều là các nhà đầu tư chấp nhận giá, không có nhà
đầu tư nào đủ lớn để ảnh hưởng đến giá cả của một loại chứng khoán nào đó;
2. Các nhà đẩu tư dự kiến đầu tư trong cùng một khoảng thời gian. Nhà đầu
tư thường đầu tư trong một thời kỳ đơn;
3. Không có thuế và phí giao dịch;


-13-

4. Các nhà đầu tư có thể cho vay hoặc đi vay ở mức lãi suất phi rủi ro không
hạn chế trong thời gian đầu tư của họ;
5. Các nhà đầu tư đều quan tâm tới tỷ suất lợi tức kỳ vọng và phương sai của
tỷ suất lợi tức, họ ưa thích tỷ suất lợi tức kỳ vọng gia tăng và đối với phương sai thì
ngược lại (điều kiện hiệu quả của vấn đề này chính là phân phối của thu nhập tuân
theo phân phối chuẩn);
6. Các nhà đầu tư có cùng một lượng thông tin và tin tưởng vào luật phân
phối của thu nhập;
7. Thị trường bao gồm tất cả các tài sản đều có thể mua bán và có thể chia
nhỏ không hạn chế.
1.3.2.Hàm ý của các giả định
1. Tất cả các nhà đầu tư đều vận dụng mô hình Markowitz để thiết lập danh
mục đầu tư hiệu quả;
2. Các nhà đầu tư ngại rủi ro cao đầu tư chủ yếu vào các tài sản phi rủi ro
(chẳng hạn như cho vay ở mức lãi suất phi rủi ro) nhưng ngược lại các nhà đầu tư ít
ngại rủi ro hơn sẽ đi vay ở mức lãi suất phi rủi ro và đầu tư vào danh mục tiếp
tuyến. Trên bình diện cân bằng tổng thể mức đi vay và cho vay của tất cả các nhà
đầu tư là bằng nhau;
3. Khi bất kỳ nhà đầu tư nào cũng nắm giữ danh mục tiếp tuyến và tài sản
phi rủi ro, hơn nữa mức đi vay và cho vay của tất cả nhà đầu tư là bằng nhau thì
danh mục tiếp tuyến chính là tổng cầu của tất cả nhà đầu tư. Tổng cung của các tài
sản chính là danh mục thị trường, danh mục này bao gồm tất cả các tài sản được đầu
tư theo tỷ lệ giá trị của tài sản đó trên tổng giá trị thị trường của tất cả các tài sản.
Trong điều kiện cân bằng thì tổng cung bằng với tổng cầu và danh mục tiếp tuyến
chính là danh mục thị trường;
4. Khi danh mục tiếp tuyến chính là danh mục thị trường thì nó cũng chính là
danh mục có giá trị trung bình-phương sai của thu nhập hiệu quả.

-14-

1.3.3. Mô hình CAPM phiên bản của Sharpe-Lintner
Sharpe (năm 1964 ) – Lintner (năm 1965b) đã phát triển lý thuyết thị trường
vốn thành mô hình để định giá tài sản rủi ro, còn gọi là mô hình định giá tài sản vốn
(CAPM). Sharpe và Lintne cho rằng, nếu NĐT đạt được mức TSLT kỳ vọng đồng
nhất và tối ưu hóa việc nắm giữ các danh mục có giá trị trung bình và phương sai
đạt hiệu quả trong điều kiện không tương quan với thị trường thì chính danh mục
của tất cả các khoản đầu tư lợi tức hoặc danh mục thị trường sẽ là danh mục có giá
trị trung bình và phương sai hiệu quả.
Sharpe và Lintner rút ra được từ mô hình CAPM là giả định tồn tại các
khoản cho vay và đi vay với lãi suất phi rủi ro, chúng ta có thu nhập kỳ vọng của tài
sản i
(1.13)
(1.14)
Trong đó: Rm là TSLT của danh mục thị trường; Rf là TSLT của tài sản phi
rủi ro.
Hay nói cách khác mô hình CAPM là mô hình mô tả mối quan hệ giữa rủi ro
và lợi nhuận kỳ vọng, trong đó lợi nhuận kỳ vọng của một tài sản bằng lợi nhuận
của tài sản không có rủi ro (risk free) cộng với một khoản bù đắp rủi ro dựa trên rủi
ro hệ thống của tài sản đó. Còn rủi ro không hệ thống không được xem xét trong mô
hình này do NĐT có thể xây dựng danh mục đầu tư đa dạng hóa để loại bỏ loại rủi
ro này.
(1.15)
Trong đóE(Rm)-Rf: Phần bù rủi ro thị trường; σm: Độ lệch chuẩn TSLT danh
mục thị trường.
1.3.4. Mô hình CAPM beta-zero phiên bản của Black
Trong điều kiện không tồn tại tài sản phi rủi ro, Black (1972) tìm thấy phiên
bản tổng quát của mô hình CAPM. Trong phiên bản này, thu nhập kỳ vọng (vượt

-15-

trội so với thu nhập của danh mục có β bằng 0) của tài sản i có quan hệ tuyến tính
với β của nó. Cụ thể, đối với thu nhập kỳ vọng của tài sản i:
(1.16)
Trong đóRm là thu nhập của danh mục thị trường và R0m là thu nhập của
danh mục có β bằng 0 cùng đôi tương ứng với danh mục thị trường (m). Danh mục
này được xác định là danh mục có phương sai tối thiểu trong tất cả các danh mục
không tương quan với danh mục thị trường (bất kỳ danh mục không tương quan nào
khác sẽ có cùng một giá trị thu nhập kỳ vọng nhưng có phương sai lớn hơn). Do đó,
mô hình Black có giá trị thực tế cao hơn. Nhìn chung các khoản thu nhập đã điều
chỉnh theo lạm phát và βim sẽ được xác định trong điều kiện thu nhập thực tế.
(1.17)
Các phân tích kinh tế lượng đối với mô hình CAPM phiên bản của Black
phức tạp hơn so với phiên bản của Sharpe và Lintner. Các phân tích này xem khoản
thu nhập của danh mục có β bằng 0 như một giá trị không thể quan sát được. Phiên
bản Black có thể được kiểm định như một hạn chế đối với mô hình thị trường có thu
nhập thực tế. Đối với mô hình này chúng ta có:
(1.18)
E(r)
E(rm)
E(rom)

m
0m

σ
Hình 1.2: Danh mục thị trường và danh mục Beta 0 đồng hành

-16-

1.4. Phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình CAPM
1.4.1.Phương pháp ước lượng thích hợp cực đại (FIML)
1.4.1.1 Điều kiện vận dụng
Chuỗi TSLTtuân thủ luật phân phối liên tục, độc lập, đồng nhất và chuẩn.
Trước tiên giả định rằng các NĐT sẽ vay mượn với mức thu nhập của tài sản phi rủi
ro và sẽ đi xem xét phiên bản CAPM của Sharpe-Lintner sau đó bỏ qua giả định này
và phân tích phiên bản của Black.
1.4.1.2 Ước lượng mô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner
Mô hình kinh tế lượng:
(1.19)
(1.20)
(1.21)
(1.22)
(1.23)
Với Zt là véctơ (có kích thước Nx1) của các khoản thu nhập vượt trội của N
tài sản (hoặc danh mục các tài sản); β là vectơ có kích thước Nx1 của các β; Zmt là
thu nhập vượt trội của danh mục thị trường ở thời kỳ tvà α; εtlà các vecơ có kích
thước Nx1, lần lượt là hệ số chặn của thu nhập từ tài sản và yếu tố nhiễu.
Với giả định thu nhập vượt trội có hàm phân phối xác suất chuẩn, liên tục.
Dùng phương pháp thích hợp cực đại để ước lượng các tham số của mô hình thu
nhập thị trường vượt trội, chúng ta có:
(1.24)
(1.25)
(1.26)
Trong đó:
^

µ=

1 T
∑ và
T T =1 Z t

^

µm

=

1 T
∑
T t =1 Z mt


-17-

Phương sai và hiệp phương sai của các tham số ước lượng có thể xác định
bằng cách nghịch đảo ma trận Fisher1
Phân phối có điều kiện sẽ là:
(1.27)
(1.28)
T
với

(1.29)
đã được định nghĩa và

Hiệp phương sai của và sẽ là

(1.30)
(1.31)

Khi xuất hiện ràng buộc (α=0) thì mô hình CAPM của Sharpe-Lintner:
Zt = β*Zmt + εt

(1.32)

có các tham số ước lượng sẽ là:
(1.33)
(1.34)
Phân phối của các tham số ước lượng ràng buộc theo giả thuyết Ho là:
(1.35)
(1.36)
1.4.1.3 Kiểm định tính hiệulựcmô hình CAPM phiên bản Sharpe-Lintner
* Kiểm định giả thuyết α=0:
Hệ quả mô hình CAPM của Sharpe-Lintner trong (1.23) là tất cả các phần tử
của vectơ α đều bằng 0 khi m là danh mục tiếp tuyến. Do đó, chúng ta có thể kiểm
định tính hiệu lực của mô hình CAPM bằng cách kiểm định giả thiết α=0.Những giả
thuyết này có thể định dạng như là kiểm định 2 phía như sau:
Ho: α=0, là mô hình CAPM không có hiệu lực
và H1: α≠0, mô hình CAPM không có hiệu lực


-18-

Chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho nếu giá trị ước lượng của α<0 hoặc α>0.
Để xác định chúng ta sử dụng giá trị thống kê

giá trị này tính giá trị sai số

ước lượng OLS của α so với 0 tuân thủ theo luật phân phối Student với T-2 bậc tự
do. Nếu giá trị tuyệt đối của

chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho với

mức ý nghĩa 5%.
* Kiểm định Wald – Thống kê kiểm định Jo:
Sử dụng các tham số ước lượng không ràng buộc, chúng ta có thể thiết lập
thống kê kiểm định Wald. Trị thống kê Wald sẽ là:
(1.37)
Với giả thiết Ho, Jo sẽ tuân thủ phân phối Chi bình phương với bậc N tự do.
Với ∑ chưa biết, sử dụng Jo để kiểm định Ho. Tham số ước lượng thích hợp cực đại
của ∑ có thể là tham số ước lượng đồng nhất.
* Tiêu chuẩn kiểm định Fisher - Thống kê kiểm định J1:
Chúng ta có giá trị thống kê kiểm định J0 tuân thủ về quy định phân phối Chi
bình phương với N bậc tự do. Điều này là không chắc chắn đối với các mẫu có quy
mô nhỏ. Tuy nhiên trong tình huống này, chúng ta không cần sử dụng đến luật phân
phối số lớn để suy ra kết luận về việc sử dụng kiểm định Wald. Có thể xác định
bằng Luật phân phối cho một mẫu nhỏ được phát hiện bởi MacKinlay (1987) và
Gibbons, Ross và Shanken (1989) ứng dụng định lý được trình bày bởi Muirhead
(1983).
Sau đó định nghĩa J1 như một thống kê kiểm định ta có:
(1.38)
Như vậy, chúng ta có thể thiết lập kiểm định Wald Jo và kiểm định Fisher với
mẫu có quy mô nhỏ J1 bằng cách sử dụng các tham số ước lượng từ mô hình không
ràng buộc. Đó là mô hình thị trường có thu nhập vượt trội.
* Kiểm định tỷ lệ thích hợp- Thống kê kiểm định J2 và J3: